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本发明涉及一种基于BERT神经网络的中文人物关系抽取方法，用于解决非结构化的中文文本内人物关系难以抽取的技术问题，具体内容包括数据收集模块，对训练数据的获取、清洗、标注；特征获取与关系抽取模块，包括对句子上下文编码、命名实体识别、实体关系的预测；关系存储模块和应用服务模块，利用图数据库存储文本人物关系抽取出的人物实体关系图谱，基于SOA设计核心业务服务API接口，提供数据交互服务，Docker容器封装系统应用，使系统平台具有高可移植性和可扩展性，最终提供文本人物关系知识图谱功能。本发明能够有效地解决目前所面临的人物关系抽取召回率低、关系不准等问题。以达到更好的关系抽取平台服务。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202110186063.0
Filing Date： 2021-02-14
Publication Date： 2021-06-08
Pub. No.： CN112926325A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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